求python图形分类教程
时间: 2023-07-01 22:05:27 浏览: 47
在Python中,有很多库可以用来进行图形分类,其中比较常用的是OpenCV和scikit-learn。以下是基于这两个库的分类教程:
1. OpenCV
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了很多图像处理和计算机视觉算法,包括分类算法。下面是一个简单的图形分类示例,使用k-NN算法进行分类:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 提取特征
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray, None)
# 训练分类器
k = 5
knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(descriptors, cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.arange(len(keypoints), dtype=np.float32))
# 测试分类器
test_img = cv2.imread('test_image.jpg')
test_gray = cv2.cvtColor(test_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
test_kp, test_desc = sift.detectAndCompute(test_gray, None)
ret, results, neighbours, dist = knn.findNearest(test_desc, k)
# 输出分类结果
print(results)
```
2. scikit-learn
scikit-learn是Python中的一个机器学习库,提供了很多分类算法。下面是一个使用scikit-learn进行图形分类的示例:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
digits = datasets.load_digits()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练分类器
k = 5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
knn.fit(X_train, y_train)
# 测试分类器
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(acc)
```
以上是两个基于OpenCV和scikit-learn的图形分类教程,希望对你有帮助!
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